The fourth Industrial Revolution, known as digital transformation, has made MZ generation to be the focus of the new consumer market, brought about the use of technological platforms a new consumption method. Currently, as various types of content collaboration are emerging that specifically targeting at the MZ generation. Content collaboration are considered an integration of content to create new values through co-existence and co-prosperity. This study identified the characteristics of collaboration of fashion brands from 2018 using literature and online news articles, and identified and classified through case studies of it determined movie content, game and virtual characters. By this research, it shown that collaboration with movie contents have increased the collaborative synergy by using the story in global media content. Collaboration with mobile games was generally used by young casual and sportswear brands. These brands which utilized characters from mobile games popular with to attract more teen consumers and strengthen brand awareness by adding values of high-technology and scarcity to the familiar images. In addition, collaboration with virtual characters has expanded value of the collaborative approach on expanding the range of advanced digital technology, from a promotional strategy during the distribution process through to the use of virtual models. As such, collaboration using the various types of content has developed beyond simple integration of identities among various areas, integrated products or brands that as a new value.
Purpose: Research on equity carve-outs is necessary because the market has realized that they lead to holding company discounts by double counting, which can only be observed in the Korean market. Considering the differences in the SSG.com equity carve-out compared to previous cases in terms of business strategy, this study contributes to the literature by examining the effects on shareholder value in the Korean distribution industry. Research design, data, and methodology: This study investigated literature, analyst reports, and news articles to examine the causes of holding company discounts and analyze the SSG.com equity carve-out. Results: The monopoly of holding companies' listing premiums is the main cause underlying holding company discounts from equity carve-outs. Protections for minority shareholder value are challenging owing to the complexity of the process of acquiring rights, the short exercise period, and additional costs. Therefore, the motivation for equity carve-outs should be to increase overall shareholder value. Conclusion: By analyzing the reasons for holding company discounts in the Korean distribution industry, this study provides recommendations for improving shareholder value. Moreover, it contributes to the maturation of the Korean capital market by promoting a discussion on the revision of equity carve-outs.
Purpose: Research on spin-off and treasury stock is necessary because the market has realized that this can be utilized for major shareholder private interest. Considering the unique characteristic of a spin-off and treasury stock in the Korean stock market, this study contributes to the literature by examining the effects on shareholder value in the Korean distribution industry. Research design, data, and methodology: The present study investigates literature, analyst reports, and news articles to examine the spin-off process and analyze how treasury stock magic happens. Results: Setting the exchange ratio favoring Spin-Co in the spin-off is the leading cause for reducing the minor shareholders' value. Moreover, treating treasury stock as an asset is also problematic, allowing the allocation of Spin-Co shares. This leads to an increase in the major shareholder controls of Spin-Co without any contribution from the major shareholders. Therefore, the exchange ratio should be calculated reasonably, and treasury stock from the stock repurchase should be treated as stock retirement. Conclusion: By analyzing the spin-off and how treasury stock magic occurs, this study provides recommendations to improve shareholder value. Moreover, it contributes to the maturation of the Korean capital market by promoting a discussion on the revision of spin-off and treasury stock.
The standard GARCH model imposing symmetry on the conditional variance, tends to fail in capturing some important features of the data. This paper, hence, introduces the models capturing asymmetric effect. They are the EGARCH model and the GJR model. We provide the systematic comparison of volatility models focusing on the asymmetric effect of news on volatility. Specifically, three diagnostic tests are provided: the sign bias test, the negative size bias test, and the positive size bias test. This paper shows that there is significant evidence of GARCH-type process in the data, as shown by the test for the Ljung-Box Q statistic on the squared residual data. The estimated unconditional density function for squared residual is clearly skewed to the left and markedly leptokurtic when compared with the standard normal distribution. The observation of volatility clustering is also clearly reinforced by the plot of the squared value of residuals of export volume and values. The unconditional variance of both export volumes and export value indicates that large shocks of either sign tend to be followed by large shocks, and small shocks of either sign tend to follow small shocks. The estimated export volume news impact curve for the GARCH also suggests that $h_t$ is overestimated for large negative and positive shocks. The conditional variance equation of the GARCH model for export volumes contains two parameters ${\alpha}$ and ${\beta}$ that are insignificant, indicating that the GARCH model is a poor characterization of the conditional variance of export volumes. The conditional variance equation of the EGARCH model for export value, however, shows a positive sign of parameter ${\delta}$, which is contrary to our expectation, while the GJR model exhibits that parameters ${\alpha}$ and ${\beta}$ are insignificant, and ${\delta}$ is marginally significant. That indicates that the asymmetric volatility models are poor characterization of the conditional variance of export value. It is concluded that the asymmetric EGARCH and GJR model are appropriate in explaining the volatility of export volume, while the symmetric standard GARCH model is good for capturing the volatility.
Hussain Saleem;Kiran Fatima Mehboob Ali Bana;Samina Saleem
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.216-222
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2024
Objectives: To compare the levels of anxiety on GAD-7 scale among undergraduates of dental, medical and engineering students during COVID-19. The secondary objectives were to correlate the factors influencing level of anxiety and to assess the coping strategies practiced by undergraduates' students of Karachi duri.ng COVID-19 outbreak. Methodology: The cross-sectional based survey was conducted online among the medical, dental and engineering undergraduates' university students of private sector in Karachi through purposive sampling technique during COVID-19 lock down period. The GAD-7 validated tool was used along with the demographic variables, related stress factors and the coping skills practiced during this outbreak. Total 571 questionnaires were found completed in all sections. The data was analyzed on SPSS version 23. P-value <0.05 was considered as statistically significant. Results: The mental health of the students was assessed on GADS-7 scale as normal, mild, moderate and severe levels. From the total (n=18-3.2%) were normal, (n=132-23.1%) had mild, (n=343-60.1%) had moderate and (n=78-13.7%) had severe anxiety level on GADS-7. The levels of anxiety on GAD-7 scale were all positively associated with the related stressors at p-value of 0.000. Moreover the results depicted that there was a moderate and positive correlation found (0.456, 0.447, 0.512 and 0.452) for all related stressors and GAD-7 scale. Taking breaks from watching, reading news regarding the outbreak of COVID-19, meditation and engaging in some other activities were the most frequently used coping strategies for all levels of anxiety among three cohorts of undergraduates'. Conclusion: Undergraduates has shown 96.9% drastically increased level of anxiety during the outbreak of COVID 19 pandemic. Taking breaks from watching, reading news regarding the outbreak of COVID-19 was the most frequent behavior practiced by the students.
Kim, Daejin;Jo, Sion;Lee, Jae Baek;Jin, Youngho;Jeong, Taeoh;Yoon, Jaechol;Park, Boyoung
Clinical and Experimental Emergency Medicine
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v.5
no.4
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pp.219-229
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2018
Objective We compared the predictive value of the National Early Warning Score+Lactate (NEWS+L) score with those of other parameters such as the pre-endoscopic Rockall score (PERS), Glasgow-Blatchford score (GBS), and albumin, international normalized ratio, altered mental status, systolic blood pressure, age older than 65 years score (AIMS65) among patients with upper gastrointestinal bleeding (UGIB). Methods We conducted a retrospective study of patients with UGIB during 2 consecutive years. The primary outcome was the composite of in-hospital death, intensive care unit admission, and the need for ${\geq}5$ packs of red blood cell transfusion within 24 hours. Results Among 530 included patients, the composite outcome occurred in 59 patients (19 inhospital deaths, 13 intensive care unit admissions, and 40 transfusions of ${\geq}5$ packs of red blood cells within 24 hours). The area under the receiver operating characteristic curve of the NEWS+L score for the composite outcome was 0.76 (95% confidence interval, 0.70 to 0.82), which demonstrated a significant difference compared to PERS (0.66, 0.59-0.73, P=0.004), but not to GBS (0.70, 0.64-0.77, P=0.141) and AIMS65 (0.76, 0.70-0.83, P=0.999). The sensitivities of NEWS+L scores of 3 (n=34, 6.4%), 4 (n=92, 17.4%), and 5 (n=171, 32.3%) were 100%, 98.3%, and 96.6%, respectively, while the sensitivity of an AIMS65 score of 0 (n=159, 30.0%) was 91.5%. Conclusion The NEWS+L score showed better discriminative performance than the PERS and comparable discriminative performance to the GBS and AIMS65. The NEWS+L score may be used to identify low-risk patients among patients with UGIB.
In this paper. a document is represented as a weighted graph called a text relationship map. In the graph. a node represents a vector of nouns in a sentence, an edge completely connects other nodes. and a weight on the edge is a value of the similarity between two nodes. The similarity is based on the word overlap between the corresponding nodes. The importance of a node. called an aggregate similarity in this paper. is defined as the sum of weights on the links connecting it to other nodes on the map. In this paper. we present a Korean text summarization system using the aggregate similarity. To evaluate our system, we used two test collection, one collection (PAPER-InCon) consists of 100 papers in the field of computer science: the other collection (NEWS) is composed of 105 articles in the newspapers and had built by KOROlC. Under the compression rate of 20%. we achieved the recall of 46.6% (PAPER-InCon) and 30.5% (NEWS) and the precision of 76.9% (PAPER-InCon) and 42.3% (NEWS).
Kim, In-Gyum;Lee, Seung-Wook;Kim, Hye-Min;Lee, Dae-Geun;Lim, Byunghwan
International Journal of Contents
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v.15
no.4
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pp.65-73
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2019
Social media is a massive dataset in which individuals' thoughts are freely recorded. So there have been a variety of efforts to analyze it and to understand the social phenomenon. In this study, Twitter was used to define the moments when negative perceptions of the Korean Meteorological Administration (KMA) were displayed and the reasons people were dissatisfied with the KMA. Machine learning methods were used for sentiment analysis to automatically train the implied awareness on Twitter which mentioned the KMA July-October 2011-2014. The trained models were used to validate sentiments on Twitter 2015-2016, and the frequency of negative sentiments was compared with the satisfaction of forecast users. It was found that the frequency of the negative sentiments increased before satisfaction decreased sharply. And the tweet keywords and the news headlines were qualitatively compared to analyze the cause of negative sentiments. As a result, it was revealed that the individual caused the increase in the monthly negative sentiments increase in 2016. This study represents the value of sentiment analysis that can complement user satisfaction surveys. Also, combining Twitter and news headlines provided the idea of analyzing the causes of dissatisfaction that are difficult to identify with only satisfaction surveys. The results contribute to improving user satisfaction with weather services by efficiently managing changes in satisfaction.
Purpose: This study aimed to explore public opinion on workplace bullying in the nursing field, by analyzing the keywords and topics of online news comments. Methods: This was a text-mining study that collected, processed, and analyzed text data. A total of 89,951 comments on 650 online news articles, reported between January 1, 2013 and July 31, 2018, were collected via web crawling. The collected unstructured text data were preprocessed and keyword analysis and topic modeling were performed using R programming. Results: The 10 most important keywords were "work" (37121.7), "hospital" (25286.0), "patients" (24600.8), "woman" (24015.6), "physician" (20840.6), "trouble" (18539.4), "time" (17896.3), "money" (16379.9), "new nurses" (14056.8), and "salary" (13084.1). The 22,572 preprocessed key words were categorized into four topics: "poor working environment", "culture among women", "unfair oppression", and "society-level solutions". Conclusion: Public interest in workplace bullying among nurses has continued to increase. The public agreed that negative work environment and nursing shortage could cause workplace bullying. They also considered nurse bullying as a problem that should be resolved at a societal level. It is necessary to conduct further research through gender discrimination perspectives on nurse workplace bullying and the social value of nursing work.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.282-291
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1999
In order to construct the News Video Database System, cut detection technique is very important. In general, the color histogram, $\chi$2 histogram or Bin-to-Bin difference(B2B) techniques are mainly using for the scene partitioning. In this paper, we propose the efficient algorithm that is applied the weight in terms of NTSC standard to cut detection. This algorithm is able to reduce the time of acquiring and comparing histogram using by separate calculation of R, G, and B for the color histogram technique. And it also provide the efficient selection method fo threshold value by and use the news videos of KBS, MBC, SBS, CNN and NHK as experimental domains. By the result of experiment, we present the proposed algorithm is more efficient for cut detection than the previous methods, and that the basis for the automatic selection of threshold values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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